宫水三叶的刷题日记

V1

2022/07/07阅读:12主题:全栈蓝

【面试高频题】难度 2.5/5,简单结合 DFS 的 Trie 模板级运用题

题目描述

这是 LeetCode 上的 677. 键值映射 ,难度为 中等

Tag : 「字典树」、「DFS」、「哈希表」

实现一个 MapSum 类,支持两个方法,insert 和 sum

  • MapSum() 初始化 MapSum 对象
  • void insert(String key, int val) 插入 key-val 键值对,字符串表示键 key ,整数表示值 val 。如果键 key 已经存在,那么原来的键值对将被替代成新的键值对。
  • int sum(string prefix) 返回所有以该前缀 prefix 开头的键 key 的值的总和。

示例:

输入:
["MapSum""insert""sum""insert""sum"]
[[], ["apple", 3], ["ap"], ["app", 2], ["ap"]]

输出:
[null, null, 3, null, 5]

解释:
MapSum mapSum = new MapSum();
mapSum.insert("apple", 3);  
mapSum.sum("ap");           // return 3 (apple = 3)
mapSum.insert("app", 2);    
mapSum.sum("ap");           // return 5 (apple + app = 3 + 2 = 5)

提示:

  • keyprefix 仅由小写英文字母组成
  • 1 <= val <= 1000
  • 最多调用 50insertsum

Trie + DFS

从需要实现「存储字符串(映射关系)」并「检索某个字符串前缀的总和」来看,可以知道这是与 相关的题目,还不了解 的同学可以先看前置 🧀:实现 Trie (前缀树)

考虑如何实现两个操作:

  • insert :在基本的 插入操作的基础上进行拓展即可。与常规的插入操作的唯一区别为,不能简单记录单词的结束位置,还要存储 对应的 是多少。具体的我们可以使用 int 类型的数组 来代替原有的 boolean 类型的数组

  • sum : 先对入参 进行字典树搜索,到达尾部后再使用 DFS 搜索后面的所有方案,并累加结果。

代码(static 优化代码见 ,避免每个样例都 new 大数组):

class MapSum {
    int[][] tr = new int[2510][26];
    int[] hash = new int[2510];
    int idx;
    public void insert(String key, int val) {
        int p = 0;
        for (int i = 0; i < key.length(); i++) {
            int u = key.charAt(i) - 'a';
            if (tr[p][u] == 0) tr[p][u] = ++idx;
            p = tr[p][u];
        }
        hash[p] = val;
    }
    public int sum(String prefix) {
        int p = 0;
        for (int i = 0; i < prefix.length(); i++) {
            int u = prefix.charAt(i) - 'a';
            if (tr[p][u] == 0return 0;
            p = tr[p][u];
        }
        return dfs(p);
    }
    int dfs(int p) {
        int ans = hash[p];
        for (int u = 0; u < 26; u++) {
            if (tr[p][u] != 0) ans += dfs(tr[p][u]);
        }
        return ans;
    }
}
class MapSum {
    static int[][] tr = new int[2510][26];
    static int[] hash = new int[2510];
    static int idx;
    public MapSum() {
        for (int i = 0; i <= idx; i++) Arrays.fill(tr[i], 0);
        Arrays.fill(hash, 0);
        idx = 0;
    }
    public void insert(String key, int val) {
        int p = 0;
        for (int i = 0; i < key.length(); i++) {
            int u = key.charAt(i) - 'a';
            if (tr[p][u] == 0) tr[p][u] = ++idx;
            p = tr[p][u];
        }
        hash[p] = val;
    }
    public int sum(String prefix) {
        int p = 0;
        for (int i = 0; i < prefix.length(); i++) {
            int u = prefix.charAt(i) - 'a';
            if (tr[p][u] == 0return 0;
            p = tr[p][u];
        }
        return dfs(p);
    }
    int dfs(int p) {
        int ans = hash[p];
        for (int u = 0; u < 26; u++) {
            if (tr[p][u] != 0) ans += dfs(tr[p][u]);
        }
        return ans;
    }
}
  • 时间复杂度:令 的最大长度为 ,最大调用次数为 ,字符集大小为 ( 本题 固定为 ),insert 操作的复杂度为 ;从 DFS 的角度分析,sum 操作的复杂度为 ,但事实上,对于本题具有明确的计算量上界,搜索所有的格子的复杂度为
  • 空间复杂度:

Trie 记录前缀字符串总和

为降低 sum 操作的复杂度,我们可以在 insert 操作中同时记录(累加)每个前缀的总和。

代码(static 优化代码见 ,避免每个样例都 new 大数组):

class MapSum {
    int N = 2510;
    int[][] tr = new int[N][26];
    int[] hash = new int[N];
    int idx;
    Map<String, Integer> map = new HashMap<>();
    public void insert(String key, int val) {
        int _val = val;
        if (map.containsKey(key)) val -= map.get(key);
        map.put(key, _val);
        for (int i = 0, p = 0; i < key.length(); i++) {
            int u = key.charAt(i) - 'a';
            if (tr[p][u] == 0) tr[p][u] = ++idx;
            p = tr[p][u];
            hash[p] += val;
        }
    }
    public int sum(String prefix) {
        int p = 0;
        for (int i = 0; i < prefix.length(); i++) {
            int u = prefix.charAt(i) - 'a';
            if (tr[p][u] == 0return 0;
            p = tr[p][u];
        }
        return hash[p];
    }
}
class MapSum {
    static int N = 2510;
    static int[][] tr = new int[N][26];
    static int[] hash = new int[N];
    static int idx;
    static Map<String, Integer> map = new HashMap<>();
    public MapSum() {
        for (int i = 0; i <= idx; i++) Arrays.fill(tr[i], 0);
        Arrays.fill(hash, 0);
        idx = 0;
        map.clear();
    }
    public void insert(String key, int val) {
        int _val = val;
        if (map.containsKey(key)) val -= map.get(key);
        map.put(key, _val);
        for (int i = 0, p = 0; i < key.length(); i++) {
            int u = key.charAt(i) - 'a';
            if (tr[p][u] == 0) tr[p][u] = ++idx;
            p = tr[p][u];
            hash[p] += val;
        }
    }
    public int sum(String prefix) {
        int p = 0;
        for (int i = 0; i < prefix.length(); i++) {
            int u = prefix.charAt(i) - 'a';
            if (tr[p][u] == 0return 0;
            p = tr[p][u];
        }
        return hash[p];
    }
}
  • 时间复杂度:令 的最大长度为 insert 操作的复杂度为 sum 操作的复杂度为
  • 空间复杂度:令 的最大长度为 ,最大调用次数为 ,字符集大小为 ( 本题 固定为 ),复杂度为

最后

这是我们「刷穿 LeetCode」系列文章的第 No.677 篇,系列开始于 2021/01/01,截止于起始日 LeetCode 上共有 1916 道题目,部分是有锁题,我们将先把所有不带锁的题目刷完。

在这个系列文章里面,除了讲解解题思路以外,还会尽可能给出最为简洁的代码。如果涉及通解还会相应的代码模板。

为了方便各位同学能够电脑上进行调试和提交代码,我建立了相关的仓库:https://github.com/SharingSource/LogicStack-LeetCode 。

在仓库地址里,你可以看到系列文章的题解链接、系列文章的相应代码、LeetCode 原题链接和其他优选题解。

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